AI现在很多大型互联网公司都想抢占制高点，咱们也不能落后，学习是必须的，下面就一个具体案例来大概认识一下人工智能解决问题大概过程：
# coding=UTF-8
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn import datasets
”’
手写体数字 ，监督学习
1、样本集：一批手写数字的图片，带标签（0-9），10类

样本数据量为1797，保存在sklearn的datasets里。
每一个数据样本是由image,target两部分组成。
image是一个尺寸为8*8的图像（手写的数字0-9)
target是图像的类别(0-9）
2、划分训练集和测试集(验证集)
3、选择一个算法，构建一个模型 KNN
4、训练模型
5、预测、验证

6、模型优化 SVM，决策树
7、保存模型 .model文件 load predict
8、新建多张手写体图片，让模型来识别